作者 | 曾浩辰 责编 | 唐小引、袁滚滚
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
既开源又免费的 Llama 2 一经发布颇有席卷之势，成了最火爆的开源 ChatGPT 替代，国内外不少开发者及企业都跟风进行模型的研究和商业开发，比如这几天 OpenAI 传奇科学家 Andrej Karpathy 就用纯 C 语言打造了一个轻量版的 Llama 2 模型。而反观被称为大模型天花板的 GPT-4 则很不如意，深陷智商下降漩涡。
ChatGPT 什么时候不聪明了？
自今年三月 GPT-4 发布后，已经有不少的开发者和用户在 OpenAI 论坛提到使用 ChatGPT 时会出现不连贯性、非自然语言、以及推理等问题。其核心症结众说纷纭，有学者怀疑是 OpenAI 的系统修改和升级导致，通过削弱运算性能从而实现降本增效。然而由于 ChatGPT 闭源的属性，我们很难确定其背后的真正原因。
OpenAI 社区讨论 GPT- 4 性能的帖子尤其热闹
围绕 GPT 智商下降的讨论在“How is ChatGPT’s Behavior Changing Over Time?”论文的发布之下被推向了顶峰，来自斯坦福大学和加州大学伯克利分校的学者 Lingjiao Chen、Matei Zaharia 和 James Zou 对 3 月和 6 月不同版本的 GPT-3.5 和 GPT-4 进行了任务测试，结果发现不同版本的结果出现显著的表现差异（漂移 drifting）。
首先是程序员们最为关心的代码生成能力。即使在明确声明不要注释的前提下，新版 GPT-3.5 和 GPT-4 仍然添加了更多的非代码文本和注释，使回答变得繁杂冗长。同时，代码质量下降使得直接可执行代码生成的比例更低（GPT-4 从 3 月的 52% 下降到 6 月的 10%）。这对于程序员们而言，可能在用 LeetCode 刷题时，自己答对的概率比 ChatGPT 还能高不少。
而在解决数学问题方面，GPT-4 识别质数的能力从 3 月份几乎全对下降到 2.4%，而 GPT-3.5 的成功率暴涨至 86.8%。作者怀疑 GPT-3.5 相比较 GPT-4 更好地遵循了链式思维指示（Chain-Of-Thought），而新版 GPT-4 可能会在推理过程思维断裂而出错。
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